使用布尔索引复制或查看numpy子阵列

Question

给定一个2D numpy数组，例如：

import numpy as np 

data = np.array([ 
    [11,12,13], 
    [21,22,23], 
    [31,32,33], 
    [41,42,43],   
    ]) 

我需要既创建一个新的子阵列或修改基于针对所期望的行和列中的两个掩蔽向量来代替所选择的元素;

rows = [False, False, True, True] 
cols = [True, True, False] 

这样

print subArray 

# [[31 32] 
# [41 42]] 

Answer 1

首先，确保你的rows和cols实际上是布尔ndarrays，然后用它们来索引数据

rows = np.array([False, False, True, True], dtype=bool) 
cols = np.array([True, True, False], dtype=bool) 
data[rows][:,cols] 

解释 如果您使用清单布尔代替ndarray，numpy会将False/True转换为0/1，并将其解释为所需行/列的索引。当使用bool ndarray时，你实际上使用了一些特定的NumPy机制。